JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology) Vol.4,No.1Mei 2022, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-591
Pengaruh Usia dan Jenis Kelamin Terhadap Selera Menonton Tayangan Berita Menggunakan Metode Regresi Logistik Ordinal
Nawang Aji Rabukuntari *1) , Bunga Pasha Maulidina 2) , dan Lovina Amil Hasanah 3)
1,2,3) Teknik Logistik, Fakultas Teknologi Elektro dan Industri Cerdas, Institut Teknologi Telkom Surabaya Jalan Ketintang No. 156, Ketintang, Kec. Gayungan, Surabaya, 60231, Indonesia nawang.aji.21@student.le.ittelkom-sby.ac.id 1) , bunga.pasha.21@student.le.ittelkom-sby-ac.id 2) , lovina.amil.21@student.ittelkom-sby.ac.id 3)

## Abstrak
Jenis tontonan yang terdapat dalam siaran televisi menjadi pengaruh seseorang dalam berfikir dan melakukan sesuatu. Salah satu contoh siaran televisi yang banyak diminati adalah siaran berita. Siaran berita ditayangkan guna meningkatkan wawasan dan pemahaman kita terhadap lingkungan sekitar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara usia sebagai faktor demografis dan jenis kelamin terhadap selera menonton tayangan berita dengan metode regresi logistik ordinal. Sampel data dalam penelitian ini berjumlah 100 orang yang diambil dari form kuesioner. Metode regresi logistik tersebut digunakan untuk mencari hubungan variabel dependen yang bersifat kualitatif dengan satu atau lebih variabel independen. Berdasarkan hasil analisis data disimpulkan bahwa adanya pengaruh antara usia dan jenis kelamin terhadap selera menonton tayangan berita, hal tersebut dapat dibuktikan dengan pengolahan dan interpretasi data serta kedua variabel yang mempengaruhi kategori variabel respon yaitu peluang laki-laki merasa "Sangat Suka" dengan menonton tayangan berita 0.323 lebih kecil dibandingkan perempuan.
Kata kunci: Usia, Jenis Kelamin, Berita, Regresi Logistik

## 1. Pendahuluan
Siaran televisi telah tersegmentasi dari beberapa faktor diantaranya berdasarkan faktor usia dan jenis kelamin. Faktor jenis kelamin dan usia berupa faktor demografis yang berpengaruh terhadap tayangan siaran televisi yang dipilih untuk ditonton. Usia merupakan sebuah periode hidup seseorang. Mengetahui usia seseorang merupakan suatu hal yang penting, karena adanya perbedaan ketika memilih siaran televisi yang akan dikonsumsi (Sumarwan, n.d.).
Kategori yang luas dalam suatu masyarakat kurang lebih memiliki perilaku sama terhadap rangsangan tertentu dan bisa saja didasarkan terhadap jenis kelamin, usia, tingkat pendidikan, atau tempat hunian. Sehingga hal yang mendasari kategori tersebut menjadikan variabel-variabel yang menentukan selektivitas seseorang terhadap pengambilan media yang dipakai. Hal tersebut dapat dicontohkan pada kehidupan selama ini bahwa terjadi pemilihan media cenderung menggunakan handphone daripada televisi begitupun juga pemilihan tayangan yang lebih mengarah pada hiburan dan sinetron. Gaya hidup yang mengalami perubahan tidak memandang adanya asumsi generasi muda maupun generasi tua dan berdasarkan jenis kelamin laki-laki atau perempuan.
Pemahaman akan segmentasi penggunaan media dirasa perlu untuk mengetahui informasi yang diperoleh dari berbagai media salah satunya televisi. Adanya kemudahan akses internet yang mendukung kini informasi hanya berada dalam genggaman tangan saja. Sehingga melihat pengaruh antara usia dengan jenis kelamin terhadap selera menonton tayangan berita merupakan kondisi yang dapat ditinjau kembali terhadap tingkat selera seseorang. Oleh karena itu, penelitian ini meneliti bahwa apakah terdapat pengaruh antara jenis kelamin dan usia seseorang terhadap tingkat selera menonton tayangan berita menggunakan metode analisis regresi logistik untuk didapatkan hasil dari hipotesis-hipotesis awal yang telah dibuat.
Penelitian mengenai pengaruh faktor jenis kelamin dan usia dalam minat jenis tontonan telah dilakukan sebelumnya, namun dengan beberapa sedikit perbedaan penelitian tentang pengaruh tingkat
DOI: https://doi.org/10.52435/jaiit.v5i1.310
JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology) Vol.5, No.1 Mei 2023, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-591
pendidikan, usia dan jenis kelamin terhadap minat konsumsi media mengkaji minat konsumsi media terhadap tontonan berdasarkan usia dan jenis kelamin (Nur, 2014). Penelitian lain membahas tentang pengaruh jenis kelamin dan usia terhadap intensitas lamanya melihat berita di stasiun televisi, adanya pengaruh faktor demografis dilihat berdasarkan intensitas lamanya melihat program berita di stasiun televisi (Anindita, 2011). Analisis lain tentang motivasi menonton program budaya lokal juga dilakukan terhadap perbedaan jenis kelamin dan usia (Sariyah, 2019).
Penelitian ini menggunakan analisis regresi logistik, lebih tepatnya analisis regresi logistik ordinal. Analisis regresi logistik ordinal merupakan model statistik yang digunakan untuk melihat hubungan antara variabel respon (Y) dengan lebih dari satu variabel prediktor (X) dimana variabel respon memiliki lebih dari dua kategori dan skala pengukuran yang bersifat tingkatan (Hosmer dalam Pentury et al., 2016). Kategori dari variabel respon yaitu yang berskala ordinal dan variabel prediktor berupa data kategori dan/atau kontinu dengan dua variabel atau lebih (Ilwaru, 2019). Metode ini digunakan untuk menafsir parameter-parameter model regresi logistik dengan kemungkinan nilai maksimumnya atau disebut (Maximum Likelihood Estimator/MLE). Selanjutnya model yang telah didapatkan perlu diuji signifikansinya menggunakan uji statistik yaitu uji serentak dan uji individu atau uji parsial dari tiap variabel yang digunakan. Selain itu, terdapat pengujian independensi untuk mengetahui pengaruh dari variabel respon dengan variabel prediktor menggunakan uji Chi-Square sehingga dapat diketahui ada atau tidaknya hubungan kedua variabel tersebut.
2. Metode Penelitian (Methods)
Data dalam penelitian ini diambil secara tidak langsung dengan menggunakan platform google yaitu Google Form dengan mengisi kuesioner. Kuesioner tersebut merupakan data primer sebagai alat ukur kuantitatif dalam pengambilan data yang berupa jawaban dari beberapa pertanyaan yang diajukan. Sedangkan sumber data sekunder penelitian ini didapatkan melalui beberapa informasi dari jurnal serta penelitian terdahulu. Responden yang ada pada penelitian ini berjumlah 100 orang dengan pembagian karakteristik responden yang disajikan pada Tabel 1 Sedangkan hasil kuesioner responden menyatakan usia dan jenis kelamin disajikan dalam bentuk persentase pada Gambar 1 dan Gambar 2.
Tabel 1 . Karakteristik Responden No. Deskripsi Kategori Jumlah 1. Jenis Kelamin Laki-laki perempuan 47 53 2. Usia ≤ 18 ≥ 19 56 44
Gambar 1 . Usia Responden
JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology) Vol.5, No.1 Mei 2023, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-591
Gambar 2 . Jenis Kelamin Responden
Penelitian ini berfokus pada penggunaan metode regresi logistik ordinal. Metode regresi logistik dapat digunakan untuk melihat hubungan variabel dependen yang bersifat kualitatif yaitu berskala nominal atau ordinal dengan dua kategori dengan satu atau lebih variabel prediktor. Variabel prediktor bersifat kontinu atau kategorik (Agresti, 2009). Pada regresi logistik ordinal, data variabel dependen (Y) yang digunakan adalah data dengan skala nominal berupa tiga kategori sehingga jenis metode pengambilan sampel ini disebut regresi logistik multinomial (variabel responnya polytomous atau memiliki lebih dari dua kategori).
Data yang ada dalam penelitian ini bersifat nominal sehingga penelitian ini menggunakan data kualitatif. Variabel terdiri atas variabel independen (X1) yang mempresentasikan Usia dan variabel independen (X2) mempresentasikan jenis kelamin, sedangkan variabel dependen (Y) mempresentasikan selera seseorang menonton tayangan berita. Variabel-variabel tersebut dapat dilihat pada Tabel 2. Penelitian ini memiliki kemungkinan-kemungkinan yang dapat terjadi dan akan dijelaskan pada hipotesis yang ditampilkan pada Gambar 3.
Tabel 2 . Variabel Penelitian Simbol Variabel Skala Data Kategori Y Selera menonton tayangan berita Nominal 0 = Tidak suka 1 = Suka 2 = Sangat suka X1 Usia Rasio X2 Jenis Kelamin Nominal 0 = Laki-laki 1 = Perempuan Gambar 3 . Hipotesis Penelitian
Hipotesis 1 :
H0 : Usia tidak berpengaruh terhadap selera menonton tayangan berita H1 : Usia berpengaruh terhadap selera menonton tayangan berita Hipotesis 2 :
DOI: https://doi.org/10.52435/jaiit.v5i1.310
JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology) Vol.5, No.1 Mei 2023, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-591
H0 : Jenis kelamin tidak berpengaruh terhadap selera menonton tayangan berita H1 : Jenis kelamin berpengaruh terhadap selera menonton tayangan berita Pada Gambar 4 dibawah ini merupakan penjelasan lebih lanjut terkait beberapa langkah diatas atau dapat disebut dengan flowchart . Flowchart atau diagram alir digunakan untuk mempermudah pengolahan data, data tersebut juga memerlukan referensi terkait seperti penelitian terdahulu atau studi literatur pada tahapan awal. Menurut Budiman dkk (2021) flowchart merupakan penggambaran secara grafik dari langkah-langkah dan urutan procedure suatu program, biasanya mempengaruhi penyelesaian masalah yang khususnya perlu dipelajari serta dievaluasi lebih lanjut. Maka dari itu bantuan diagram alir tersebut mendukung proses pengolahan data dengan penentuan hipotesis uji ditolak atau diterima sebagai lanjutan sesuai langkah yang telah dibuat.
Gambar 4 . Diagram Alir Penelitian
Tahap pengumpulan data menggunakan form untuk pengambilan sampel dengan beberapa pertanyaan yang diajukan, selanjutnya memasuki tahap tabel kontingensi dengan membuat variabel-variabel data juga hipotesis penelitian. Terdapat uji signifikansi parameter sesuai metode yang diambil, terjadi dua kemungkinan apabila berhasil maka dapat lanjut ke tahap uji kesesuaian model tetapi jika tidak berhasil maka kembali ke pengumpulan data.
Pada Uji signifikansi parameter metode regresi logistik ordinal menggunakan uji asumsi independen dengan melihat tabel chi-square dan asumsi multikolinearitas melalui tabel coefficients dengan statistika deskriptif yang telah ditentukan sebelumnya. Kedua asumsi ini menyatakan bahwa apakah berhasil atau gagal dari hipotesis yang diuji serta digunakan untuk melihat ada atau tidak adanya pengaruh variabel prediktor yang digunakan dengan melihat hubungan linear atau korelasi antara variabel-variabel prediktor yang signifikan pada model regresi yang ditampilkan.
DOI: https://doi.org/10.52435/jaiit.v5i1.310
JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology) Vol.5, No.1 Mei 2023, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-591
Pengolahan data selanjutnya merupakan tahapan setelah uji kesesuaian model, terdapat dua pengujian yaitu uji serentak dengan melihat nilai p -value melalui tabel model fitting information dan uji parsial sebagai tahapan setelah uji serentak untuk mengetahui variabel manakah yang berpengaruh terhadap data penelitian melalui tabel parameter estimates . Sehingga dari hasil kedua uji tersebut dapat dihasilkan pembentukan model dengan menggunakan oods ratio sebagai kesimpulan atau hasil interpretasi data.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Tingkat Selera Responden Mengenai Tayangan Berita
Dari karakteristik usia dengan jenis kelamin responden didapatkan hasil pada Gambar 5 tingkat selera menonton televisi, pada Gambar 6 seberapa sering menonton berita, serta pada Gambar 7 seberapa suka menonton berita.
Gambar 5. Tingkat selera menonton televisi
Pada Gambar 5 menunjukkan bahwa responden memiliki tingkat selera menonton televisi yang berbeda-beda diketahui bahwa kategori sangat sering hanya berjumlah 11,7 % dibanding dengan kategori tidak pernah yaitu 28,3% dari pengambilan data oleh 100 responden.
Gambar 6. Tingkat selera menonton berita
Pada Gambar 6 menunjukkan bahwa seberapa sering responden menonton berita ,dari pertanyaan dan beberapa pilihan acara seperti talk show , sinetron, variety show , infotainment , berita, game show , dan reality show didapatkan hasil bahwa kategori pilihan sangat sering hanya berjumlah 10% dibandingkan kategori pilihan tidak pernah 21,7%.
JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology) Vol.5, No.1 Mei 2023, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-591
Selain itu Pada Gambar 7 menunjukkan bahwa seberapa suka responden menonton berita, dari beberapa pilihan pada kuesioner didapatkan hasil kategori sangat suka hanya bernilai 8,3% sedangkan suka atau cukup suka berkisar 45% sampai 30% serta responden yang memilih tidak suka berjumlah 16,7%.
3.2. Statistika Deskriptif Tampilan Tingkatan Selera Responden Mengenai Tayangan Berita
Statistika deskriptif berfungsi dalam menerangkan suatu keadaan, gejala maupun persoalan diantaranya menentukan mean, median, modus, diagram dan lain sebagainya. Statistika deskriptif dapat digunakan apabila peneliti hanya ingin mendeskripsikan data sampel dan tidak ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi dimana sampel diambil. Tetapi peneliti ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi, maka Teknik analisis yang digunakan adalah statistika inferensial (Sholikhah, 2016).
Analisis regresi logistik digunakan untuk mengetahui apakah banyaknya tingkatan usia dan jenis kelamin mempengaruhi selera menonton tayangan berita. Seperti yang terdapat dalam Tabel 3 di bawah ini untuk selisih antara nilai tingkat selera terbesar dan terkecil adalah 2, untuk selisih usia antara nilai terbesar dan terkecil yaitu 9, dan untuk selisih antara nilai jenis kelamin yaitu 1, nilai terkecil dalam tingkat selera adalah 0, untuk nilai terkecil dalam usia adalah 14, dan untuk jenis kelamin nilai terkecilnya adalah 0. Selanjutnya untuk nilai terbesar tingkat selera yaitu 2, untuk nilai terbesar dalam usia yaitu 23, dan untuk jenis kelamin yaitu 1. Selanjutnya, untuk nilai rata-rata dari keseluruhan nilai usia yaitu 18.30 dengan nilai error standar deviasi 0.226, untuk nilai rata-rata dari jenis kelamin adalah 47 dengan nilai error standar deviasi sebesar 0.050, dan nilai rata-rata untuk tingkat selera adalah 1.23 dengan nilai error deviasi sebesar 0.075. kemudian untuk nilai keragaman dari usia yaitu 5.121, untuk nilai keragaman dari jenis kelamin adalah 0.252, dan untuk nilai keragaman dari tingkat selera adalah 0.563.
Tabel 3 . Statistika Deskriptif

## 3.3. Pengujian Asumsi

## 3.3.1. Asumsi Independen
Pengujian asumsi independen dilakukan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel, uji tersebut menggunakan statistik uji Chi-Square yang ditampilkan pada Tabel 4, dengan hipotesis sebagai berikut :
𝐻0 :  𝑃𝑖𝑗  =  𝑝𝑖 × 𝑝𝑗  𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡 ℎ𝑢𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟𝑎 𝑘𝑒𝑑𝑢𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙
( ) 𝐻1 :  𝑃𝑖𝑗 ≠ 𝑝𝑖 × 𝑝𝑗  𝑇𝑒𝑟𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡 ℎ𝑢𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟𝑎 𝑘𝑒𝑑𝑢𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 ( )
𝐷𝑎𝑒𝑟𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑖𝑠 :  𝑇𝑜𝑙𝑎𝑘 𝐻0,  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑋 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔  <  0, 005
Tabel 4 . Asumsi Independen
JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology) Vol.5, No.1 Mei 2023, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-591
Tabel 5 dapat dilihat bahwa nilai p-value (0.119) yang berarti memiliki nilai lebih besar dari taraf signifikansi yaitu 5 % (0.05) oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa terjadi gagal tolak H0 yang berarti terima H0 yakni usia tidak berpengaruh terhadap tingkat selera menonton berita.

## 3.3.2. Asumsi Multikolinearitas
Salah satu dari asumsi model regresi linear bahwa tidak terdapat multikolinearitas ( multicollinearity ) diantara variabel bebas yang termasuk dalam model. Multikolinearitas tersebut terjadi apabila terdapat hubungan atau korelasi diantara beberapa atau seluruh variabel bebas (Supriyadi dkk., 2017). Tes multikolinearitas digunakan untuk melihat ada atau tidak adanya pengaruh variabel prediktor yang digunakan dengan melihat hubungan linear atau korelasi antara variabel-variabel prediktor yang signifikan pada model regresi yang ditampilkan pada Tabel 5, namun regresi logistik biner tidak diperkenankan menggunakan metode ini.
Kasus multikolinearitas dapat diketahui dengan menggunakan koefisien korelasi peringkat Spearman atau disebut rho-spearman, sehingga kasus tersebut menyebabkan ketidaksesuaian dalam tanda estimasi dan signifikasi parameternya, akan tetapi kasus multikolinearitas dilihat berdasarkan hasil VIF yang terdapat variabel rasio menjadi variabel respon dan variabel dependen diperoleh dari variabel X.

## Tabel 5 . Asumsi Multikolinearitas
Berdasarkan Tabel 5 diatas diketahui bahwa variabel X1 (Usia) memiliki nilai VIF dibawah 10 karena dikatakan bahwa variabel terdapat multikolinearitas apabila nilai VIF dari variabel tersebut lebih dari 10 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada kasus multikolinearitas.

## 3.4. Pengolahan Data
3.4.1. Uji Serentak
Uji serentak pada penelitian ini berupa Ho ditolak tepatnya tidak terdapat hubungan antara kedua variabel karena p-value (0,009) bernilai lebih kecil dari taraf signifikan yang digunakan yaitu 5% (0,05) seperti yang ditampilkan pada Tabel 6, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel prediktor atau independen (jenis kelamin dan usia) berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat selera menonton tayangan berita (Y). Sehingga pengujian secara parsial dapat dilakukan karena didapatkan hasil dari uji serentak ini yakni berpengaruh terhadap hipotesis yang telah dibuat.
DOI: https://doi.org/10.52435/jaiit.v5i1.310
JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology) Vol.5, No.1 Mei 2023, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-591

## 3.4.2. Uji Parsial
Pada uji parsial menunjukkan bahwa variabel prediktor X1 (Usia) berpengaruh terhadap Y (tingkat selera menonton tayangan berita) tepatnya pada kategori tidak suka, hal tersebut dibuktikan bahwa nilai statistik uji pada variabel tersebut menghasilkan p-value sebesar 0,005 yaitu lebih kecil dari taraf signifikan. Sedangkan pada X2 (Jenis Kelamin) juga berpengaruh secara signifikan terhadap Y (tingkat selera menonton tayangan berita) pada kategori tidak suka dan suka, hal tersebut dibuktikan bahwa nilai statistik uji pada variabel menghasilkan p-value masing-masing yaitu X2 pada kategori tidak suka (0,013) dan X2 pada kategori suka (0,018) yang ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 7 . Uji Parsial
Parameter Estimates 95% Confidence Interval for Exp (B) 𝑦 𝑎 B Std Error Wald df Sig Exp(B) Lower Bound Upper Bound Tidak Suka Intercept 8.029 2.885 7.744 1 .005 X1 -.446 .159 .7873 1 .005 .640 .469 .874 [X2=0] -1.534 .619 6.137 1 .013 .216 .064 .726 [X2=1] 0 𝑏 0 Suka Intercept 3.773 2.039 3.423 1 .064 X1 -.173 .107 2.635 1 .105 .841 .682 1.037 [X2=0] -1.129 .476 5.637 1 .018 .323 .127 .821 [X2=1] 0 𝑏 0
a. The reference category is Sangat Suka.
b. This parameter is set to zero because it is redundant.

## 3.4.3. Pembentukan Model
Pengolahan data dalam pembentukan model dapat dilakukan karena hasil uji signifikansi parameter beberapa memenuhi dari variabel respon (Y) ketiga kategori yaitu tingkat selera menonton tayangan berita, hal tersebut dibuktikan bahwa nilai estimate berpengaruh terhadap kategori Tidak Suka dan suka oleh variabel Jenis kelamin (X2) tepatnya [X2=0] bernilai -1.534 dan -1.129 pada Tabel 8. Sehingga tahap pengolahan data pembentukan model dapat dibentuk pada regresi logistik ordinal.
Tabel 8 . Pembentukan Model Parameter Estimates
95% Confidence Interval for Exp (B) 𝑦 𝑎 B Std Error Wald df Sig Exp(B) Lower Bound Upper Bound Tidak Suka Intercept 8.029 2.885 7.744 1 .005 X1 -.446 .159 .7873 1 .005 .640 .469 .874 [X2=0] -1.534 .619 6.137 1 .013 .216 .064 .726 [X2=1] 0 𝑏 0 Suka Intercept 3.773 2.039 3.423 1 .064
DOI: https://doi.org/10.52435/jaiit.v5i1.310
JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology) Vol.5, No.1 Mei 2023, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-591
X1 -.173 .107 2.635 1 .105 .841 .682 1.037 [X2=0] -1.129 .476 5.637 1 .018 .323 .127 .821 [X2=1] 0 𝑏 0
a. The reference category is Sangat Suka.
b. This parameter is set to zero because it is redundant.
Sehingga model regresi logistik yang terbentuk hanya diperoleh dari variabel jenis kelamin (X2) karena memiliki nilai lebih kecil dari taraf signifikasi atau p-value, model regresi logistik tersebut sebagai berikut :
𝑔0 𝑥 ( ) = 8. 029 − 1. 534 𝑋2  0 ( )
𝑔1 𝑥 ( ) = 3. 773 − 1. 129 𝑋2  0 ( )
dimana
𝑃1𝑖 = exp𝑒𝑥𝑝  8.029−1.534 𝑋2  0 ( ) [ ] 1+exp𝑒𝑥𝑝  8.029−1.534 𝑋2  0 ( ) [ ] 𝑃2𝑖 = exp𝑒𝑥𝑝  3.773−1.129 𝑋2  0 ( ) [ ] 1+𝑒𝑥𝑝 [3.773−1.129 𝑋2  0 ( )]

## 𝑃3𝑖 = 1 −  𝑃2𝑖 −  𝑃1𝑖

## 3.4.4 Oods Ratio
Sama halnya dengan pembentukan model, pengolahan data tahap Oods Ratio dapat dibentuk pada model regresi logistik ordinal, karena nilai estimasi yang digunakan pada tahap ini juga bergantung dengan tahap pembentukan model. Sehingga nilai yang diperoleh hanya dari pengaruh variabel prediktor X2 tepatnya [X2=0] yaitu jenis kelamin yang memiliki nilai estimasi (-1.129) dari perolehan nilai lebih kecil dari taraf signifikansi dan ditampilkan pada Tabel 9. Interpretasi Oods Ratio.
Tabel 9 . Oods Ratio
Parameter Estimates 95% Confidence Interval for Exp (B) 𝑦 𝑎 B Std Error Wald df Sig Exp(B) Lower Bound Upper Bound Tidak Suka Intercept 8.029 2.885 7.744 1 .005 X1 -.446 .159 .7873 1 .005 .640 .469 .874 [X2=0] -1.534 .619 6.137 1 .013 .216 .064 .726 [X2=1] 0 𝑏 0 Suka Intercept 3.773 2.039 3.423 1 .064 X1 -.173 .107 2.635 1 .105 .841 .682 1.037 [X2=0] -1.129 .476 5.637 1 .018 .323 .127 .821 [X2=1] 0 𝑏 0
a. The reference category is Sangat Suka.
b. This parameter is set to zero because it is redundant.
Interpretasi oods ratio dapat dilihat dari nilai karena pada tabel sudah tersedia, maka juga 𝑒 𝐵 dapat dihitung sebagai berikut :
ketika X2(0) maka = 𝑒 𝐵 𝑒 −1.129 = 0. 323
maka dapat dinyatakan bahwa peluang laki-laki merasa "Sangat Suka" dengan menonton tayangan berita 0.323 lebih kecil dibandingkan perempuan dengan variabel usia yang juga berpengaruh terhadap tingkat selera menonton tayangan berita.
3.5. Interpretasi Hasil Pengolahan Data
DOI: https://doi.org/10.52435/jaiit.v5i1.310
JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology) Vol.5, No.1 Mei 2023, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-591
Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh menggunakan metode pengisian kuesioner dari jawaban responden dalam pertanyaan-pertanyaan yang diajukan seperti berbentuk pilihan usia, jenis kelamin dan tingkat selera menonton berita. Teknik pengambilan sampling tersebut menggunakan skala data ordinal pada variabel respon yaitu tingkat selera menonton tayangan berita, skala ordinal pada data variabel independen (usia) dan skala nominal pada data variabel independen (jenis kelamin). Sedangkan hipotesis yang dibuat mengaitkan hubungan antara variabel independen (jenis kelamin dan usia) terhadap variabel dependen (tingkat selera menonton tayangan berita) yang dapat disimpulkan bahwa variabel tersebut saling berhubungan dan saling mempengaruhi secara signifikan.
Adapun definisi interpretasi data menurut para ahli, menurutnya interpretasi data yakni tahapan yang dilakukan bertujuan untuk menentukan ada tidaknya hubungan antara variabel penelitian dengan hipotesis penelitian antara ditolak atau diterima, sehingga hal ini akan menjelaskan keterkaitan dengan fenomena sebuah penelitian secara terperinci berdasarkan data dan informasi yang tersedia. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa terdapat salah satu variabel yang mempengaruhi secara signifikan yaitu jenis kelamin (X2) terhadap variabel respon atau variabel Y tepatnya kategori tidak suka dan suka.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan analisis hasil penelitian dari kedua variabel yaitu Usia (X1) dan Jenis kelamin (X2) terhadap pengaruh tingkat selera menonton tayangan berita menunjukkan bahwa jenis kelamin laki-laki memiliki peluang merasa sangat suka menonton tayangan berita 0.323 lebih kecil daripada perempuan. Hal tersebut dapat terjadi karena pilihan tingkat selera hampir cenderung memilih antara pilihan tidak suka dan sangat suka, selain itu jumlah responden yang cukup banyak tetapi memiliki selisih umur cenderung sedikit antara responden lain sehingga variabel-variabel tersebut saling berhubungan tetapi tidak saling mempengaruhi secara signifikan.
Penulis menyadari dalam penulisan laporan ini masih terdapat beberapa kekurangan, maka dari itu diharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun untuk dapat menyempurnakan laporan ini dan semoga laporan ini dapat menjadi sebuah manfaat bagi semua pihak yang membutuhkan.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa karena atas berkat dan rahmat-Nya penulis dapat menyelesaikan laporan ini. Penulis menyadari bahwa tanpa bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak cukup sulit bagi penulis untuk menyelesaikan laporan ini. Oleh sebab itu penulis mengucapkan terimakasih kepada Bu Nisa Isrofi, S.T., M.T. selaku dosen pengampu atas bantuan serta teori yang telah diberikan, penulis juga mengucapkan terima kasih kepada sumber-sumber penelitian yang digunakan sebagai referensi penulisan laporan ini, serta melalui e-journal JAIIT Institut Teknologi Telkom Surabaya sebagai tempat mencari dan media akses laporan ini.

## Daftar Pustaka
Agresti, Alan. (2009). An introduction to categorical data analysis (2nd edn). Alan Agresti, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 2007. No. of Pages: 400. Price: $100.95. ISBN: 978-0-471-22618-5.
In Statistics in Medicine (Vol. 28, Issue 11).
https://doi.org/10.1002/sim.3564
Anindita, N. (2011). Menonton Program Berita di Stasiun Televisi. Skripsi . Budiman, Ilham, Sopyan Saori, Ramdan Nurul Anwar, Fitriani, M. Y., & Pangestu. (2021). Analisis Pengendalian Mutu Di Bidang Industri Makanan (Studi Kasus: UMKM Mochi Kaswari Lampion Kota Sukabumi). Jurnal Inovasi Penelitian , 1 (0.1101/2021.02.25.432866), 1–15.
Ilwaru, V. Y. I. (2019). Analisis Regresi Logistik Ordinal Terhadap Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Waktu Kelulusan Mahasiswa S1 Di FMIPA UNPATTI Ambon Tahun 2016 Dan 2017.
DOI: https://doi.org/10.52435/jaiit.v5i1.310
JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology) Vol.5, No.1 Mei 2023, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-591
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan , 13 (1), 033–038. https://doi.org/10.30598/ barekengvol13iss1pp033-038ar692
Nur, A. (2014). Pengaruh Usia, Tingkat Pendidikan, dan Jenis Kelamin terhadap perilaku Konsumsi Media. Skripsi , 3. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/interaksi-online/article/viewFile/ 6494/6269 Pentury, T., Aulele, S. N., & Wattimena, R. (2016). Analisis Regresi Logistik Ordinal. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan , 10 (1), 55–60. https://doi.org/10.30598/ barekengvol10iss1pp55-60
Sariyah, I. (2019). Analisis Perbedaan Usia dan Jenis Kelamin Terhadap Motivasi Menonton Program Budaya Lokal. Skripsi , 21 (1). http://journal.um-surabaya.ac.id/index.php/JKM/article/view/2203 Sholikhah, A. (2016). Statistik Deskriptif Dalam Penelitian Kualitatifatif. Komunika , 10 (2), 342–362. Sumarwan, U. (n.d.). berdasarkan buku: ‘Perilaku Konsumen: Teori dan Penerapannya dalam Pemasaran’ penulis: Prof. Dr. Ujang Sumarwan, Ph.D.
Supriyadi, E., Mariani, S., & Sugiman. (2017). Perbandingan Metode Partial Least Square (PLS) Dan. Unnes Journal of Mathematics , 6 (2), 117–128.

## Halaman ini sengaja dikosongkan